論文の概要: RAW-C: Relatedness of Ambiguous Words--in Context (A New Lexical Resource for English)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13266v1
• Date: Thu, 27 May 2021 16:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 21:17:06.286019
• Title: RAW-C: Relatedness of Ambiguous Words--in Context (A New Lexical Resource for English)
• Title（参考訳）: raw-c: あいまいな単語の関連性--inコンテキスト(英語の新しい語彙資源)
• Authors: Sean Trott and Benjamin Bergen
• Abstract要約: 文脈的埋め込みが単語の意味の連続的、動的性質にどの程度適合しているかを評価する。 我々は、コサイン距離が、人間が同じ単語の感覚をいかに利用しているかを体系的に過小評価していることを示す。 本稿では,精神語彙の心理言語学理論と語彙意味論の計算モデルとの合成を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.792030485253753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most words are ambiguous--i.e., they convey distinct meanings in different contexts--and even the meanings of unambiguous words are context-dependent. Both phenomena present a challenge for NLP. Recently, the advent of contextualized word embeddings has led to success on tasks involving lexical ambiguity, such as Word Sense Disambiguation. However, there are few tasks that directly evaluate how well these contextualized embeddings accommodate the more continuous, dynamic nature of word meaning--particularly in a way that matches human intuitions. We introduce RAW-C, a dataset of graded, human relatedness judgments for 112 ambiguous words in context (with 672 sentence pairs total), as well as human estimates of sense dominance. The average inter-annotator agreement (assessed using a leave-one-annotator-out method) was 0.79. We then show that a measure of cosine distance, computed using contextualized embeddings from BERT and ELMo, correlates with human judgments, but that cosine distance also systematically underestimates how similar humans find uses of the same sense of a word to be, and systematically overestimates how similar humans find uses of different-sense homonyms. Finally, we propose a synthesis between psycholinguistic theories of the mental lexicon and computational models of lexical semantics.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの単語は曖昧であり、異なる文脈で異なる意味を伝え、曖昧でない単語の意味も文脈依存である。 どちらの現象もNLPに挑戦する。 近年、文脈化された単語埋め込みの出現は、Word Sense Disambiguationのような語彙的曖昧性を含むタスクの成功につながっている。 しかしながら、これらの文脈化された埋め込みが単語の意味のより連続的で動的な性質にどの程度うまく適合しているかを直接的に評価するタスクはほとんどない。 本研究では,文脈の曖昧な112語(合計672文ペア)について,人間関係性判断のデータセットであるraw-cと,感覚支配の人的推定について紹介する。 平均的なアノテータ間合意(Left-one-annotator-out法による評価)は0.79。 次に, bert と elmo の文脈的埋め込みを用いて計算されたコサイン距離の尺度は, ヒトの判断と相関するが, コサイン距離は, 類似する人間が単語の同じ感覚をどのように利用するのかを, 体系的に過小評価し, 類似する人間が異なる意味のホモニムをどのように利用するかを体系的に過大評価しているかを示す。 最後に,精神語彙の心理言語理論と語彙意味論の計算モデルとの合成を提案する。

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